My first RL environment: three stages, no trainer
分享如何從標籤轉向獎勵，並用 verifiers 庫建立第一個強化學習環境。文章說明過濾與權重調整策略，並透過程式碼示範如何定義任務、評分函式與環境架構。
Alex Strick van Linschoten
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Reward design for RL, grounded in a structured-extraction task
透過具體的結構化資料提取範例，解釋強化學習中任務、追蹤記錄與獎勵函式的定義。讀者能學習如何設計獎勵機制以引導模型行為，並了解如何處理資料異常與獎勵作弊問題。
How to read an RL framework without believing its README
介紹如何透過五個核心概念（任務、工具、推演、獎勵、訓練器）來理解並分類 RL 框架。作者列出如 Prime-RL、OpenEnv、TRL、Harbor 等主流工具，並示範如何透過分析程式碼庫與維護者動態來判斷框架的重點，避免被冗餘資訊淹沒。
GRPO without the maths: how an RL trainer nudges the weights
深入解析 GRPO（Group Relative Policy Optimization）演算法如何透過群組比較來更新模型權重，並對比其在長程任務中與 PPO 的優劣。
Off the frontier API: distillation, graded SFT, and RL for agents
分享對強化學習在代理系統中應用的心得，分析從教師模型蒸餾、分級精調到強化學習三種策略的優缺點。內容涵蓋成本、隱私風險與技術門檻，並提供具體的訓練迴圈邏輯與評估方法。
The Five Stages of Reinforcement Learning
詳細拆解強化學習（RL）的五個核心階段：任務、工具、推演、獎勵與訓練器，並透過實際案例說明如何設計獎勵函式。讀者可掌握 RL 架構的組成要素，並理解獎勵設計在模型訓練中的關鍵作用。
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